MCP——AI连接现实世界的“标准接口”

一、MCP是什么?

1)官方定义

MCP(Model Context Protocol)是一个标准化、开源的客户端-服务器(C/S)通信协议。它旨在为大型语言模型(LLM)提供一个统一的、安全的接口,使其能够与外部数据源、工具和服务 进行动态交互。简而言之,MCP是LLM与外部世界对话的"通用语言"

一句话总结:MCP = AI 世界里的「USB / HTTP / JDBC」

2)核心价值

在MCP出现前,集成一个外部工具(如GitHub、数据库)到AI应用中,需要针对每个工具编写特定的"胶水代码",处理各自的认证、API格式和错误。AI 调用外部能力通常会变成:

  • Prompt 里硬编码规则
  • 私有函数调用
  • 强耦合、不可复用
  • 难以审计和限制权限

而 MCP 的核心价值体现在:

  • 一次开发,处处运行:开发者只需为某个工具编写一次 MCP Server,它就可以被 Claude Code、以及其他IDE 等所有支持 MCP 的客户端使用。
  • 数据隐私:MCP 允许你在本地运行 Server,数据不需要全部上传给模型,而是通过协议按需提取。
  • 上下文增强:它打破了 LLM 的"上下文窗口"限制,让 AI 像访问文件系统一样访问数据库或 API。

MCP的诞生就是为了彻底解决这些问题。它提供了一个标准化的中间层,成功解耦了"应用本身"和"AI模型"

3) 核心通信方式

能力类型 概念 (Primitives) 解释与类比 典型场景
读取数据 Resources (资源) 类似于"文件"。它将数据库记录、API 返回值、日志流都抽象为文本或二进制数据,供 AI 读取。 "Claude,帮我读取 postgres://users/id=1 的数据。"
执行动作 Tools (工具) 类似于"函数调用"。这是 AI 可以执行的可执行代码片段。 "Claude,帮我调用 git_commit 工具提交代码。"
复用指令 Prompts (提示词) 类似于"预设菜单"。将复杂的任务指令封装成模板,供用户和 AI 快速调用。 用户在界面直接点击"代码审查",触发预设 Prompt。

二、MCP 如何工作?------ 在 Claude Code 与 AI 生态中的应用

1)在 Claude Code 中的使用

你在 Claude Code 里看到的这些能力:

  • 读取项目文件
  • 执行 git status
  • 运行 mvn test
  • 修改代码并保存

本质上都不是模型"凭空做到的",

而是通过 MCP Server 暴露给模型的能力。

bash 复制代码
Claude 模型
   ↓
MCP Client(Claude Code)
   ↓
MCP Server(本地系统 / Git / Shell / FS)

2)核心配置方式

配置方式 本质 适用场景
1. 命令行安装 终端直接运行安装脚本 快速安装简单服务
2. SSE模式 连接远程MCP服务 连接高德地图、Graphiti等远程服务,节省本地资源
3. JSON配置文件 编辑项目/全局配置文件 团队协作、复杂配置、首选推荐
4. 从Claude Desktop导入 迁移现有配置 从Claude Desktop平滑过渡
方法1:命令行安装

在系统终端中执行命令。-s user表示全局配置,--后为要运行的安装命令。

复制代码
# 示例:安装飞书 MCP
claude mcp add feishu-mcp -- npx -y @larksuiteoapi/lark-mcp mcp -a <your_app_id> -s <your_app_secret> -u <your_user_token>

提示:如果命令复杂,可以先用AI(如Cursor)帮你生成正确格式的命令。

方法2:SSE模式

用于连接远程MCP服务器。

复制代码
# 基础语法
claude mcp add --transport sse <名称> <SSE服务器URL>

# 示例:添加高德地图MCP
claude mcp add --transport sse mcp_server_amap https://mcp.amap.com/sse?key=YOUR_API_KEY
方法3:JSON配置文件(最推荐)
  • 项目级 :在项目根目录创建 .mcp.json 文件,配置仅对当前项目生效。
  • 全局级 :在 ~/.claude.json~/.claude/.mcp.json 中配置,对所有项目生效。

配置示例 (.mcp.json):

复制代码
{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    }
  }
}
方法4:从Claude Desktop导入

如果你的Claude Desktop中已配置MCP,可以一键导入。

复制代码
claude mcp add-from-claude-desktop

执行后会列出可导入的服务,用空格选择。

3)安装后的验证与管理

  1. 重新启动 :完成配置后,必须重新启动Claude Code (claude) 才能使MCP服务生效。

  2. 验证MCP服务

    :在Claude Code的对话界面中,使用内置命令查看MCP状态。

    复制代码
    /mcp

    这会列出所有已安装的MCP,绿色对勾表示运行正常,红叉表示不可用。点击某个MCP可查看其详细信息和可用的工具(tools )

  3. 在外部终端中管理MCP

    复制代码
    # 查看所有已配置的MCP服务器
    claude mcp list
    
    # 查看特定MCP服务器的详细信息
    claude mcp get <mcp名称>
    
    # 删除一个MCP服务器
    claude mcp remove <mcp名称>

4) 使用MCP:与Claude进行交互

MCP服务安装并成功加载后,你就可以在Claude Code的对话中,用自然语言让Claude调用MCP工具来"动手"了。

  • 直接使用,你可以问:
bash 复制代码
"从上海虹桥机场到外滩的最快驾车路线,避开拥堵"

三、MCP与相关概念的对比

随着Claude生态系统发展,MCP常与Skills、Claude.md等概念被一同讨论,有必要了解

概念 本质 解决的问题 关系
MCP 连接外部世界的协议/接口 "用什么" ------ 如何让AI安全、标准化地访问数据库、浏览器、API等。 基础设施,为Skills和Plugins提供底层能力。
Skills 可复用的领域知识/工作流包 "怎么做" ------ 如何教会AI完成某一类特定任务(如写财报、代码审查)。 Skills可以调用MCP工具来完成其流程。两者互补。
Claude.md 项目级的静态配置文件 "项目的背景知识" ------ 为AI提供本项目相关的固定上下文和规则。 Claude.md是静态背景,MCP是动态能力。AI可结合两者信息来调用MCP。

核心结论:MCP是"手"和"眼"(连接工具),Skills是"专业知识"(如何做事),两者协同才能使AI成为真正的"数字员工"。

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